当在CNN中使用此代码作为swish时，反向传播是否会像预期的那样工作？

当在CNN中使用此代码作为swish时，反向传播是否会像预期的那样工作，取决于具体的实现和代码细节。Swish是一种激活函数，它在深度学习中被广泛使用，可以提供更好的性能和收敛速度。

在CNN中使用Swish作为激活函数时，反向传播的工作原理是通过计算梯度来更新模型的权重。反向传播算法会根据损失函数计算输出层的梯度，然后通过链式法则逐层向前传播梯度，最终更新每一层的权重。

如果代码正确实现了Swish激活函数，并且在反向传播过程中正确计算了梯度，那么反向传播应该会像预期的那样工作。这意味着模型能够根据损失函数的梯度来调整权重，以最小化损失并提高模型的准确性。

然而，要确保反向传播正常工作，需要注意以下几点：

1. 实现正确的Swish激活函数：确保代码正确实现了Swish激活函数的数学公式，并在CNN的每一层中正确应用。
2. 梯度计算的正确性：确保在反向传播过程中正确计算了梯度，并将其用于更新权重。这可能涉及到数值计算的精度、梯度消失或爆炸等问题的处理。
3. 代码的正确性和稳定性：确保代码没有错误，并且能够在不同的数据集和任务上稳定地工作。这可能需要进行适当的调试和测试。

总之，如果在CNN中正确实现了Swish激活函数，并且在反向传播过程中正确计算了梯度，那么反向传播应该会像预期的那样工作。然而，具体情况可能因实现细节和代码质量而有所不同。